class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # Data Wrangling ] .subtitle[ ## The verbs of working with data frames ] .author[ ### Diogo Melo ] .date[ ### Oct. 2nd, 2023 ] --- class: inverse, center, middle # Messy data is a fact of life --- # Human data vs Computer data ] --- # Human data vs Computer data ] --- # What not to do .center[  ] [Journal declines to retract fish research paper despite fraud finding](https://www.science.org/content/article/journal-declines-retract-fish-research-paper-despite-fraud-finding#.Y-rB0HBL_Yo.twitter) [The humanity!](https://zenodo.org/record/6565204) [Tweet](https://twitter.com/rlmcelreath/status/1625414337232883712) --- # Base R vs **The tidyverse** .pull-left[ - Most of the operations we will see can be done using just the stuff we already know: - Indexing with `[]` and `$` - Using logical comparisons `==`, `>`, ... - Creating new columns with `$` - `with` and `within` functions - The [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) gives us access to a consistent set of wrangling functions, which are well documented and fast - Cool interface that allows us to use column names without quotes - They also play nice with the great ploting library `ggplot2` ] .pull-right[  ] --- # The tidy data principles .pull-left[ .content-box-yellow[ 1. Each variable forms a column. 2. Each observation forms a row. 3. Each type of observational unit forms a table ] ### Things to solve: - Column headers are values, not variable names. - Multiple variables are stored in one column. - Variables are stored in both rows and columns. - Multiple types of observational units are stored in the same table. - A single observational unit is stored in multiple tables .ref[[Tidy data paper](https://www.jstatsoft.org/article/view/v059i10)] ] .pull-right[  ] --- # What should columns be? .pull-left[ ```r library(tibble) classroom <- tribble( ~name, ~quiz1, ~quiz2, ~test1, "Billy", NA, "D", "C", "Suzy", "F", NA, NA, "Lionel", "B", "C", "B", "Jenny", "A", "A", "B" ) classroom ``` ``` ## # A tibble: 4 × 4 ## name quiz1 quiz2 test1 ## <chr> <chr> <chr> <chr> ## 1 Billy <NA> D C ## 2 Suzy F <NA> <NA> ## 3 Lionel B C B ## 4 Jenny A A B ``` ] -- .pull-right[ ```r tribble( ~assessment, ~Billy, ~Suzy, ~Lionel, ~Jenny, "quiz1", NA, "F", "B", "A", "quiz2", "D", NA, "C", "A", "test1", "C", NA, "B", "B" ) ``` ``` ## # A tibble: 3 × 5 ## assessment Billy Suzy Lionel Jenny ## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> ## 1 quiz1 <NA> F B A ## 2 quiz2 D <NA> C A ## 3 test1 C <NA> B B ``` ] --- # Tidy it up! ```r # install.packages(tidyverse) library(tidyverse) classroom2 <- classroom %>% pivot_longer(quiz1:test1, names_to = "assessment", values_to = "grade") %>% arrange(name, assessment) classroom2 ``` ``` ## # A tibble: 12 × 3 ## name assessment grade ## <chr> <chr> <chr> ## 1 Billy quiz1 <NA> ## 2 Billy quiz2 D ## 3 Billy test1 C ## 4 Jenny quiz1 A ## 5 Jenny quiz2 A ## 6 Jenny test1 B ## 7 Lionel quiz1 B ## 8 Lionel quiz2 C ## 9 Lionel test1 B ## 10 Suzy quiz1 F ## 11 Suzy quiz2 <NA> ## 12 Suzy test1 <NA> ``` --- # Pivot: long and wide data ```r relig_income ``` ``` ## # A tibble: 18 × 11 ## religion `<$10k` $10-2…¹ $20-3…² $30-4…³ $40-5…⁴ $50-7…⁵ $75-1…⁶ $100-…⁷ ## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 Agnostic 27 34 60 81 76 137 122 109 ## 2 Atheist 12 27 37 52 35 70 73 59 ## 3 Buddhist 27 21 30 34 33 58 62 39 ## 4 Catholic 418 617 732 670 638 1116 949 792 ## 5 Don’t know/r… 15 14 15 11 10 35 21 17 ## 6 Evangelical … 575 869 1064 982 881 1486 949 723 ## 7 Hindu 1 9 7 9 11 34 47 48 ## 8 Historically… 228 244 236 238 197 223 131 81 ## 9 Jehovah's Wi… 20 27 24 24 21 30 15 11 ## 10 Jewish 19 19 25 25 30 95 69 87 ## 11 Mainline Prot 289 495 619 655 651 1107 939 753 ## 12 Mormon 29 40 48 51 56 112 85 49 ## 13 Muslim 6 7 9 10 9 23 16 8 ## 14 Orthodox 13 17 23 32 32 47 38 42 ## 15 Other Christ… 9 7 11 13 13 14 18 14 ## 16 Other Faiths 20 33 40 46 49 63 46 40 ## 17 Other World … 5 2 3 4 2 7 3 4 ## 18 Unaffiliated 217 299 374 365 341 528 407 321 ## # … with 2 more variables: `>150k` <dbl>, `Don't know/refused` <dbl>, and ## # abbreviated variable names ¹​`$10-20k`, ²​`$20-30k`, ³​`$30-40k`, ⁴​`$40-50k`, ## # ⁵​`$50-75k`, ⁶​`$75-100k`, ⁷​`$100-150k` ``` --- # pivot_longer ### Basic syntax: ```r pivot_longer(data.frame, columns_to_join, names_to = "names", values_to = "values") ``` ### Equivalent calls: ```r names(relig_income) ``` ``` ## [1] "religion" "<$10k" "$10-20k" ## [4] "$20-30k" "$30-40k" "$40-50k" ## [7] "$50-75k" "$75-100k" "$100-150k" ## [10] ">150k" "Don't know/refused" ``` ```r relig_income %>% pivot_longer(-religion , names_to = "income", values_to = "frequency") pivot_longer(relig_income, 2:11, names_to = "income", values_to = "frequency") relig_income |> pivot_longer("<$10k":"Don't know/refused", names_to = "income", values_to = "frequency") pivot_longer(relig_income, `<$10k`:`Don't know/refused`, names_to = "income", values_to = "frequency") ``` --- # tb dataset ```r who ``` ``` ## # A tibble: 7,240 × 60 ## country iso2 iso3 year new_s…¹ new_s…² new_s…³ new_s…⁴ new_s…⁵ new_s…⁶ ## <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 Afghanistan AF AFG 1980 NA NA NA NA NA NA ## 2 Afghanistan AF AFG 1981 NA NA NA NA NA NA ## 3 Afghanistan AF AFG 1982 NA NA NA NA NA NA ## 4 Afghanistan AF AFG 1983 NA NA NA NA NA NA ## 5 Afghanistan AF AFG 1984 NA NA NA NA NA NA ## 6 Afghanistan AF AFG 1985 NA NA NA NA NA NA ## 7 Afghanistan AF AFG 1986 NA NA NA NA NA NA ## 8 Afghanistan AF AFG 1987 NA NA NA NA NA NA ## 9 Afghanistan AF AFG 1988 NA NA NA NA NA NA ## 10 Afghanistan AF AFG 1989 NA NA NA NA NA NA ## # … with 7,230 more rows, 50 more variables: new_sp_m65 <dbl>, ## # new_sp_f014 <dbl>, new_sp_f1524 <dbl>, new_sp_f2534 <dbl>, ## # new_sp_f3544 <dbl>, new_sp_f4554 <dbl>, new_sp_f5564 <dbl>, ## # new_sp_f65 <dbl>, new_sn_m014 <dbl>, new_sn_m1524 <dbl>, ## # new_sn_m2534 <dbl>, new_sn_m3544 <dbl>, new_sn_m4554 <dbl>, ## # new_sn_m5564 <dbl>, new_sn_m65 <dbl>, new_sn_f014 <dbl>, ## # new_sn_f1524 <dbl>, new_sn_f2534 <dbl>, new_sn_f3544 <dbl>, … ``` --- # First, pivot longer ```r tb2 <- who %>% pivot_longer( !c(country , iso2 , iso3 , year), names_to = "demo", values_to = "n", values_drop_na = TRUE ) tb2 ``` ``` ## # A tibble: 76,046 × 6 ## country iso2 iso3 year demo n ## <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <dbl> ## 1 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_m014 0 ## 2 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_m1524 10 ## 3 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_m2534 6 ## 4 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_m3544 3 ## 5 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_m4554 5 ## 6 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_m5564 2 ## 7 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_m65 0 ## 8 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_f014 5 ## 9 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_f1524 38 ## 10 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_f2534 36 ## # … with 76,036 more rows ``` --- # Now, separate the demo col - The `demo` column is holding too many variables - We need to get the species, sex and age variables into their own columns! ```r separate(tb2, col = demo, into = c("species", "sex", "age"), ...) ``` ```r unique(tb2$demo) ``` ``` ## [1] "new_sp_m014" "new_sp_m1524" "new_sp_m2534" "new_sp_m3544" "new_sp_m4554" ## [6] "new_sp_m5564" "new_sp_m65" "new_sp_f014" "new_sp_f1524" "new_sp_f2534" ## [11] "new_sp_f3544" "new_sp_f4554" "new_sp_f5564" "new_sp_f65" "new_sn_m014" ## [16] "new_sn_m1524" "new_sn_m2534" "new_sn_m3544" "new_sn_m4554" "new_sn_m5564" ## [21] "new_sn_m65" "new_ep_m014" "new_ep_m1524" "new_ep_m2534" "new_ep_m3544" ## [26] "new_ep_m4554" "new_ep_m5564" "new_ep_m65" "new_sn_f014" "newrel_m014" ## [31] "newrel_f014" "new_sn_f1524" "new_sn_f2534" "new_sn_f3544" "new_sn_f4554" ## [36] "new_sn_f5564" "new_sn_f65" "new_ep_f014" "new_ep_f1524" "new_ep_f2534" ## [41] "new_ep_f3544" "new_ep_f4554" "new_ep_f5564" "new_ep_f65" "newrel_m1524" ## [46] "newrel_m2534" "newrel_m3544" "newrel_m4554" "newrel_m5564" "newrel_m65" ## [51] "newrel_f1524" "newrel_f2534" "newrel_f3544" "newrel_f4554" "newrel_f5564" ## [56] "newrel_f65" ``` -- ```r tb2 %>% separate(demo, c("sp", "sex", "age"), c(7,8)) ``` ``` ## # A tibble: 76,046 × 8 ## country iso2 iso3 year sp sex age n ## <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> ## 1 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ m 014 0 ## 2 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ m 1524 10 ## 3 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ m 2534 6 ## 4 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ m 3544 3 ## 5 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ m 4554 5 ## 6 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ m 5564 2 ## 7 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ m 65 0 ## 8 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ f 014 5 ## 9 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ f 1524 38 ## 10 Afghanistan AF AFG 1997 new_sp_ f 2534 36 ## # … with 76,036 more rows ``` --- # Regular expressions ```r tb3 = who %>% pivot_longer( !c(country , iso2 , iso3 , year), names_to = c("sp", "sex", "age"), names_pattern = "(something) (something) (regex)" values_to = "n", values_drop_na = TRUE) tb3 ``` --- # Regular expressions ```r tb3 = who %>% pivot_longer( !c(country , iso2 , iso3 , year), names_to = c("sp", "sex", "age"), names_pattern = "new_?(.{2,3})_(.)(.+)", # can´t beleive I got this right... values_to = "n", values_drop_na = TRUE) tb3 ``` ``` ## # A tibble: 76,046 × 8 ## country iso2 iso3 year sp sex age n ## <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> ## 1 Afghanistan AF AFG 1997 sp m 014 0 ## 2 Afghanistan AF AFG 1997 sp m 1524 10 ## 3 Afghanistan AF AFG 1997 sp m 2534 6 ## 4 Afghanistan AF AFG 1997 sp m 3544 3 ## 5 Afghanistan AF AFG 1997 sp m 4554 5 ## 6 Afghanistan AF AFG 1997 sp m 5564 2 ## 7 Afghanistan AF AFG 1997 sp m 65 0 ## 8 Afghanistan AF AFG 1997 sp f 014 5 ## 9 Afghanistan AF AFG 1997 sp f 1524 38 ## 10 Afghanistan AF AFG 1997 sp f 2534 36 ## # … with 76,036 more rows ``` --- # More pivots - Sometimes two columns are stored in the same one and must be separated - This dataset has both problems! ```r w_data = 'https://raw.githubusercontent.com/YonatanRA/-weather-project-data-cleaning-SQL-/master/weather-raw.csv' weather <- as_tibble(read.csv(w_data, stringsAsFactors = FALSE)) weather ``` ``` ## # A tibble: 22 × 35 ## id year month element d1 d2 d3 d4 d5 d6 d7 d8 ## <chr> <int> <int> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 MX17004 2010 1 tmax NA NA NA NA NA NA NA NA ## 2 MX17004 2010 1 tmin NA NA NA NA NA NA NA NA ## 3 MX17004 2010 2 tmax NA 27.3 24.1 NA NA NA NA NA ## 4 MX17004 2010 2 tmin NA 14.4 14.4 NA NA NA NA NA ## 5 MX17004 2010 3 tmax NA NA NA NA 32.1 NA NA NA ## 6 MX17004 2010 3 tmin NA NA NA NA 14.2 NA NA NA ## 7 MX17004 2010 4 tmax NA NA NA NA NA NA NA NA ## 8 MX17004 2010 4 tmin NA NA NA NA NA NA NA NA ## 9 MX17004 2010 5 tmax NA NA NA NA NA NA NA NA ## 10 MX17004 2010 5 tmin NA NA NA NA NA NA NA NA ## # … with 12 more rows, and 23 more variables: d9 <lgl>, d10 <dbl>, d11 <dbl>, ## # d12 <lgl>, d13 <dbl>, d14 <dbl>, d15 <dbl>, d16 <dbl>, d17 <dbl>, ## # d18 <lgl>, d19 <lgl>, d20 <lgl>, d21 <lgl>, d22 <lgl>, d23 <dbl>, ## # d24 <lgl>, d25 <dbl>, d26 <dbl>, d27 <dbl>, d28 <dbl>, d29 <dbl>, ## # d30 <dbl>, d31 <dbl> ``` --- # Get the days in a column ```r weather2 <- weather %>% pivot_longer( d1:d31, names_to = "day", values_to = "value", values_drop_na = TRUE # Missing values are implicit in the long format ) weather2 ``` ``` ## # A tibble: 66 × 6 ## id year month element day value ## <chr> <int> <int> <chr> <chr> <dbl> ## 1 MX17004 2010 1 tmax d30 27.8 ## 2 MX17004 2010 1 tmin d30 14.5 ## 3 MX17004 2010 2 tmax d2 27.3 ## 4 MX17004 2010 2 tmax d3 24.1 ## 5 MX17004 2010 2 tmax d11 29.7 ## 6 MX17004 2010 2 tmax d23 29.9 ## 7 MX17004 2010 2 tmin d2 14.4 ## 8 MX17004 2010 2 tmin d3 14.4 ## 9 MX17004 2010 2 tmin d11 13.4 ## 10 MX17004 2010 2 tmin d23 10.7 ## # … with 56 more rows ``` --- # Pivot the `element` column wider .pull-left[ ```r weather2 ``` ``` ## # A tibble: 66 × 6 ## id year month element day value ## <chr> <int> <int> <chr> <chr> <dbl> ## 1 MX17004 2010 1 tmax d30 27.8 ## 2 MX17004 2010 1 tmin d30 14.5 ## 3 MX17004 2010 2 tmax d2 27.3 ## 4 MX17004 2010 2 tmax d3 24.1 ## 5 MX17004 2010 2 tmax d11 29.7 ## 6 MX17004 2010 2 tmax d23 29.9 ## 7 MX17004 2010 2 tmin d2 14.4 ## 8 MX17004 2010 2 tmin d3 14.4 ## 9 MX17004 2010 2 tmin d11 13.4 ## 10 MX17004 2010 2 tmin d23 10.7 ## # … with 56 more rows ``` ] -- .pull-right[ ```r weather2 %>% pivot_wider(names_from = element, values_from = value) ``` ``` ## # A tibble: 33 × 6 ## id year month day tmax tmin ## <chr> <int> <int> <chr> <dbl> <dbl> ## 1 MX17004 2010 1 d30 27.8 14.5 ## 2 MX17004 2010 2 d2 27.3 14.4 ## 3 MX17004 2010 2 d3 24.1 14.4 ## 4 MX17004 2010 2 d11 29.7 13.4 ## 5 MX17004 2010 2 d23 29.9 10.7 ## 6 MX17004 2010 3 d5 32.1 14.2 ## 7 MX17004 2010 3 d10 34.5 16.8 ## 8 MX17004 2010 3 d16 31.1 17.6 ## 9 MX17004 2010 4 d27 36.3 16.7 ## 10 MX17004 2010 5 d27 33.2 18.2 ## # … with 23 more rows ``` ] --- # Example data set The infamous `flights` dataset in the `nycflights13` package ```r library(tidyverse) # pak::pkg_install("nycflights13") library(nycflights13) ``` ``` ## ## Attaching package: 'nycflights13' ``` ``` ## The following objects are masked _by_ '.GlobalEnv': ## ## flights, weather ``` ```r flights ``` ``` ## year month day dep_delay arr_delay carrier origin dest air_time distance ## 1 2014 1 1 14 13 AA JFK LAX 359 2475 ## 2 2014 1 1 -3 13 AA JFK LAX 363 2475 ## 3 2014 1 1 2 9 AA JFK LAX 351 2475 ## 4 2014 1 1 -8 -26 AA LGA PBI 157 1035 ## 5 2014 1 1 2 1 AA JFK LAX 350 2475 ## 6 2014 1 1 4 0 AA EWR LAX 339 2454 ## 7 2014 1 1 -2 -18 AA JFK LAX 338 2475 ## 8 2014 1 1 -3 -14 AA JFK LAX 356 2475 ## 9 2014 1 1 -1 -17 AA JFK MIA 161 1089 ## 10 2014 1 1 -2 -14 AA JFK SEA 349 2422 ## 11 2014 1 1 -5 -17 AA EWR MIA 161 1085 ## 12 2014 1 1 7 -5 AA JFK SFO 365 2586 ## 13 2014 1 1 3 1 AA JFK BOS 39 187 ## 14 2014 1 1 142 133 AA JFK LAX 345 2475 ## 15 2014 1 1 -5 -26 AA JFK BOS 35 187 ## 16 2014 1 1 18 69 AA JFK ORD 155 740 ## 17 2014 1 1 25 36 AA JFK IAH 234 1417 ## 18 2014 1 1 -1 1 AA JFK AUS 232 1521 ## 19 2014 1 1 191 185 AA EWR DFW 214 1372 ## 20 2014 1 1 -7 -6 AA LGA ORD 142 733 ## 21 2014 1 1 -7 0 AA LGA ORD 143 733 ## 22 2014 1 1 -8 -17 AA LGA ORD 139 733 ## 23 2014 1 1 -2 15 AA LGA ORD 145 733 ## 24 2014 1 1 -3 1 AA LGA ORD 139 733 ## 25 2014 1 1 44 42 AA LGA ORD 141 733 ## 26 2014 1 1 -1 -2 AA EWR DFW 214 1372 ## 27 2014 1 1 3 12 AA LGA ORD 137 733 ## 28 2014 1 1 -5 24 AA LGA ORD 145 733 ## 29 2014 1 1 26 46 AA LGA ORD 132 733 ## 30 2014 1 1 52 91 AA LGA ORD 136 733 ## 31 2014 1 1 55 84 AA LGA ORD 133 733 ## 32 2014 1 1 36 59 AA LGA ORD 138 733 ## 33 2014 1 1 0 -27 AA JFK STT 197 1623 ## 34 2014 1 1 11 44 AA LGA ORD 136 733 ## 35 2014 1 1 -5 -17 AA JFK SJU 198 1598 ## 36 2014 1 1 -10 -19 AA LGA MIA 164 1096 ## 37 2014 1 1 -6 -4 AA LGA MIA 168 1096 ## 38 2014 1 1 7 -8 AA JFK MIA 166 1089 ## 39 2014 1 1 51 29 AA LGA DFW 210 1389 ## 40 2014 1 1 -2 -3 AA LGA MIA 165 1096 ## 41 2014 1 1 17 7 AA LGA DFW 224 1389 ## 42 2014 1 1 -3 -10 AA EWR MIA 154 1085 ## 43 2014 1 1 4 -17 AA EWR DFW 215 1372 ## 44 2014 1 1 0 -8 AA LGA DFW 230 1389 ## 45 2014 1 1 -5 -14 AA LGA DFW 209 1389 ## 46 2014 1 1 -4 -21 AA LGA DFW 214 1389 ## 47 2014 1 1 6 4 AA LGA DFW 217 1389 ## 48 2014 1 1 -6 -11 AA LGA DFW 216 1389 ## 49 2014 1 1 -11 -5 AA LGA DFW 234 1389 ## 50 2014 1 1 -1 -14 AA LGA DFW 205 1389 ## 51 2014 1 1 3 3 AA LGA DFW 217 1389 ## 52 2014 1 1 14 23 AA LGA DFW 232 1389 ## 53 2014 1 1 0 -27 AA LGA DFW 215 1389 ## 54 2014 1 1 -6 -9 AA LGA PBI 162 1035 ## 55 2014 1 1 3 -16 AA JFK SJU 194 1598 ## 56 2014 1 1 -3 27 AA EWR DFW 211 1372 ## 57 2014 1 1 3 11 AA LGA MIA 162 1096 ## 58 2014 1 1 -7 -22 AA LGA MIA 159 1096 ## 59 2014 1 1 4 14 AA JFK LAS 322 2248 ## 60 2014 1 1 -5 -8 AA EWR MIA 157 1085 ## 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8 2014 1 1 -3 -14 AA JFK LAX 356 2475 ## 9 2014 1 1 -1 -17 AA JFK MIA 161 1089 ## 10 2014 1 1 -2 -14 AA JFK SEA 349 2422 ## 11 2014 1 1 -5 -17 AA EWR MIA 161 1085 ## 12 2014 1 1 7 -5 AA JFK SFO 365 2586 ## 13 2014 1 1 3 1 AA JFK BOS 39 187 ## 14 2014 1 1 142 133 AA JFK LAX 345 2475 ## 15 2014 1 1 -5 -26 AA JFK BOS 35 187 ## 16 2014 1 1 18 69 AA JFK ORD 155 740 ## 17 2014 1 1 25 36 AA JFK IAH 234 1417 ## 18 2014 1 1 -1 1 AA JFK AUS 232 1521 ## 19 2014 1 1 191 185 AA EWR DFW 214 1372 ## 20 2014 1 1 -7 -6 AA LGA ORD 142 733 ## 21 2014 1 1 -7 0 AA LGA ORD 143 733 ## 22 2014 1 1 -8 -17 AA LGA ORD 139 733 ## 23 2014 1 1 -2 15 AA LGA ORD 145 733 ## 24 2014 1 1 -3 1 AA LGA ORD 139 733 ## 25 2014 1 1 44 42 AA LGA ORD 141 733 ## 26 2014 1 1 -1 -2 AA EWR DFW 214 1372 ## 27 2014 1 1 3 12 AA LGA ORD 137 733 ## 28 2014 1 1 -5 24 AA LGA ORD 145 733 ## 29 2014 1 1 26 46 AA LGA ORD 132 733 ## 30 2014 1 1 52 91 AA LGA ORD 136 733 ## 31 2014 1 1 55 84 AA LGA ORD 133 733 ## 32 2014 1 1 36 59 AA LGA ORD 138 733 ## 33 2014 1 1 0 -27 AA JFK STT 197 1623 ## 34 2014 1 1 11 44 AA LGA ORD 136 733 ## 35 2014 1 1 -5 -17 AA JFK SJU 198 1598 ## 36 2014 1 1 -10 -19 AA LGA MIA 164 1096 ## 37 2014 1 1 -6 -4 AA LGA MIA 168 1096 ## 38 2014 1 1 7 -8 AA JFK MIA 166 1089 ## 39 2014 1 1 51 29 AA LGA DFW 210 1389 ## 40 2014 1 1 -2 -3 AA LGA MIA 165 1096 ## 41 2014 1 1 17 7 AA LGA DFW 224 1389 ## 42 2014 1 1 -3 -10 AA EWR MIA 154 1085 ## 43 2014 1 1 4 -17 AA EWR DFW 215 1372 ## 44 2014 1 1 0 -8 AA LGA DFW 230 1389 ## 45 2014 1 1 -5 -14 AA LGA DFW 209 1389 ## 46 2014 1 1 -4 -21 AA LGA DFW 214 1389 ## 47 2014 1 1 6 4 AA LGA DFW 217 1389 ## 48 2014 1 1 -6 -11 AA LGA DFW 216 1389 ## 49 2014 1 1 -11 -5 AA LGA DFW 234 1389 ## 50 2014 1 1 -1 -14 AA LGA DFW 205 1389 ## 51 2014 1 1 3 3 AA LGA DFW 217 1389 ## 52 2014 1 1 14 23 AA LGA DFW 232 1389 ## 53 2014 1 1 0 -27 AA LGA DFW 215 1389 ## 54 2014 1 1 -6 -9 AA LGA PBI 162 1035 ## 55 2014 1 1 3 -16 AA JFK SJU 194 1598 ## 56 2014 1 1 -3 27 AA EWR DFW 211 1372 ## 57 2014 1 1 3 11 AA LGA MIA 162 1096 ## 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